계산적 휴리스틱 인텔리전스
Computational heuristic intelligence |
컴퓨터 휴리스틱 인텔리전스[1](CHI)는 컴퓨터 인텔리전스(인공지능, AI라고도 함)의 전문화된 프로그래밍 기술을 말합니다.이러한 기술은 인간과 유사한 기술을 사용하여 NP-하드 문제라고도 불리는 복잡성 문제를 회피하는 명확한 목표를 가지고 있습니다.이들은 규칙 기반 방법(알고리즘)이 아닌 예시 기반 방법(휴리스틱스)의 사용으로 가장 잘 요약된다.따라서 이 용어는 기존의 계산 알고리즘 인텔리전스(GOFAI)와는 구별된다.CHI 기법의 예로는 Tulving과 [2]Thompson의 부호화 특이성 원칙이 있습니다.일반적으로 CHI 원칙은 기계에 프로그래밍된 것이 아니라 사람들이 사용하는 문제 해결 기술입니다.이 중요한 구별에 주의를 기울임으로써 이미 혼란스러운 신조어로 가득 찬 분야에서 이 용어의 사용이 정당화된다.모든 현대 인류 사회의 법률 시스템은 개별 재판 기록의 휴리스틱스(사례의 일반화)와 법규(규칙)를 규제 지침으로 사용한다.
복잡성 문제를 피하기 위한 또 다른 최근의 접근법은 문제 해결 패러다임으로 피드포워드 모델링이 아닌 피드백 제어를 사용하는 것입니다.이 접근방식은 계산 사이버네틱스라고 불리는데, 그 이유는 (a) '컴퓨터'라는 용어가 문제의 전략적, 컴파일 또는 피드포워드 모델을 나타내는 기존의 컴퓨터 프로그래밍 기술과 관련되어 있고 (b) '사이버네틱'이라는 용어가 택티카를 나타내는 전통적인 시스템 운영 기술과 관련되어 있기 때문이다.문제의 l, 해석 또는 피드백 모델.물론 실제 프로그램과 실제 문제에는 피드포워드와 피드백 컴포넌트가 모두 포함되어 있습니다.이 점을 설명하는 실제 예는 인지(상향, 피드백, 센서 지향)와 개념(하향, 피드포워드, 운동 지향) 정보 흐름과 계층 구조를 모두 포함하는 인간의 인식이다.
AI 엔지니어는 수학적, 사이버 문제 해결과 기계 설계 패러다임 중 하나를 선택해야 한다.이는 코딩(프로그램 언어) 문제가 아니라 선언적 프로그래밍 패러다임과 절차적 프로그래밍 패러다임 간의 관계를 이해하는 것과 관련이 있습니다.대부분의 STEM 전문가는 순수 사이버네틱 솔루션을 설계하거나 구현할 기회가 없습니다.대부분의 응답자들은 어떤 식으로든 모든 코드가 수학적 모델로 축소될 수 있다고 말하며 차이의 중요성을 무시할 것입니다.불행하게도, 이 믿음은 거짓일 뿐만 아니라 많은 AI 시나리오에서 가장 크게 실패한다.
수학적 모델은 시간에 구애받지 않지만 본질적으로 미리 계산됩니다(피드포워드).Dyer[2012]와 Feldman[2004]은 모든 체질 거버넌스 패러다임 중 가장 단순한 것, 즉 단일 굴곡근에 의한 단순한 관절 사지의 제어를 독립적으로 조사했다.그들은 사지 위치에서 힘을 결정하는 것이 불가능하다는 것을 발견했다. 따라서, 이 문제는 사전에 계산된(피드포워드) 수학적 해법을 가질 수 없다.대신 하향식 명령 바이어스 신호는 센서 운동 루프의 역치 피드백 레벨(예를 들어 구심성 및 효율성 신경에 의해 형성된 루프)을 변경함으로써 굴곡근/팔꿈치 관절 시스템의 이른바 '균형점'을 변경한다.배치의 개요에 따르면 글로벌 자세와 사지 위치는 피드백 루프를 통해 국소적으로 필요한 힘을 계산하면서 글로벌 변위(공통 코딩)를 사용하여 피드포워드 방식으로 명령된다.아나톨 펠드만이 '균형점' 이론이라고 부르는 것에 기반을 둔 이 센서 운동 장치 거버넌스의 방법은 공식적으로 자동차의 '크루즈 컨트롤'과 같은 서보 기계학과 동등합니다.
